#说明：https://pypi.com.cn/project/paddleocr/2.6/
import paddleocr as ocr
from PIL import Image

# 下载并加载预训练模型，这里使用的是PaddleOCR提供的最新模型
# 检测模型和识别模型可以自定义选择
det_model_path = 'path_to_your_detection_model'  # 检测器模型文件路径
rec_model_path = 'path_to_your_recognition_model'  # 识别器模型文件路径
ocr_system = ocr.PaddleOCR(use_gpu=True,use_angle_cls=True,\
                            lang='ch', det_db_thresh=0.5,det_model_path=det_model_path,rec_model_path=rec_model_path)
#   det_db_thresh=0.5越大生成的文本框越大

# 打开需要进行OCR的图像文件
image_path = 'test.png'  # 替换为你的图像文件路径

# 使用PaddleOCR进行文字识别,识别速度太慢了
result = ocr_system.ocr(image_path, det=True)

# 打印识别结果
for line in result:
    for word in line:
        print(word)

# 可选：保存识别结果到图片上
# for line in result:
#     ocr_system.show_result(image_path, line)